Что такое гипер-персонализация? Преимущества, структура и примеры
Представьте себе сценарий встречи с кем-то много раз:
Представьте, что человек узнает ваше имя, ваши интересы и многие другие вещи, которые вы объяснили в последних беседах,
Теперь представьте, что человек забывает ваше имя и интересы каждый раз, когда встречается с вами, и задает одни и те же вопросы, полностью игнорируя ваш предыдущий разговор.
- Аналитика бизнеса
- Аналитика бизнес процессов Области бизнесса Аналитика розничного бизнеса
- Что такое гипер-персонализация? Преимущества, структура и примеры
Оглавление
Представьте себе сценарий встречи с кем-то много раз
Представьте, что человек узнает ваше имя, ваши интересы и многие другие вещи, которые вы объяснили в последних беседах,
Теперь представьте, что человек забывает ваше имя и интересы каждый раз, когда встречается с вами, и задает одни и те же вопросы, полностью игнорируя ваш предыдущий разговор.
Теперь коррелируйте оба сценария: первый подход дает вам чувство удовлетворения и сердечности по отношению к человеку, а второй способ побудит вас полностью избегать этого человека. Та же программа применима и к гиперперсонализации, да, вы правильно поняли.
Одна из фундаментальных основ любого бизнеса или бренда – это потребители. То, как они оценивают любой бренд, независимо от того, покупают ли они товары или услуги или нет, полностью зависит от того, как любой бизнес будет взаимодействовать с потребителями. Те, кто дает обязательный опыт гиперперсонализации, получат чрезмерную долю клиентов, связанных с теми, кто этого не делает.
Сегодня в центре внимания гиперперсонализация. В соответствии с этим блогом мы получим знания о полном цикле опыта персонализации.
Введение
Гиперперсонализация – одна из самых актуальных маркетинговых тем, потребители с большой вероятностью будут вести дела с компанией, если она предоставляет достаточно сфокусированный, целенаправленный и персонализированный опыт.
Традиционный персонализированный маркетинг принимает первичные данные пользователей и ограничивается простыми стратегиями, такими как обращение к пользователям с их именем в строке темы, местоположением, историей покупок, тогда как гиперперсонализация – это шаг вперед за счет внедрения данных в реальном времени, чтобы обеспечить большее количество пользователей. общение с пользователями. Для этого он использует данные, привязанные к просмотру, покупкам и поведению пользователей, чтобы знать, чего пользователь хочет или в чем нуждается.
Те, кто использует данные для личного опыта, побеждают с гиперперсонализацией, которая во многом считается важной вехой для продвижения. Он учитывает тот факт, что все они разные, их выбор и предпочтения могут отличаться, как они думают, ведут себя и действуют, что им нравится и не нравится.
Все мы узнаем, поэтому перейдем к следующему разделу.
Обсуждение гипер-персонализации
«Мы рассматриваем наших клиентов как приглашенных гостей на вечеринку, и мы являемся хозяевами. Наша ежедневная работа – улучшать каждый важный аспект обслуживания клиентов », – Джефф Безос, генеральный директор Amazon.
Гиперперсонализация – это продвинутый этап персонализированного маркетинга, в котором он использует искусственный интеллект и большие данные в реальном времени, чтобы предоставлять каждому клиенту более удобную и удобную информацию о товарах и услугах. (Вы можете заглянуть в блог «Как Instagram использует искусственный интеллект и большие данные »)
Гиперперсонализация реализует все виды данных о клиентах, включая профильную и демографическую информацию, данные о шаблонах просмотра, географический регион, данные о покупках и данные в режиме реального времени с помощью многочисленных средств и ассоциаций, чтобы делать выводы и адаптировать маркетинговый контент, товары, помощь и услуги. соответствовать желаниям и требованиям каждого клиента.
Преимущества гиперперсонализации
-
Это устраняет препятствия в канале продаж, которые могут вызвать затруднения при совершении покупок у покупателей. Это также снижает усилия клиентов, чтобы получить то, что им нужно.
-
Это мешает покупателям быть опустошенными большой коллекцией, поскольку большинство клиентов покупают предметы у конкурирующей компании, когда чувствуют себя перегруженными выбором предметов. В этом случае гиперперсонализация может запретить клиентам перегружать себя, представляя элементы на основе алгоритмов рекомендации элементов , которые применимы к клиентам.
-
Несомненно, для любого бренда это лучший способ быстро привлечь и удержать внимание клиентов, осознавая их интересы и потребности, и экономя их время, предоставляя лучшие решения.
Гиперперсонализированная структура
Чтобы создать благоприятную основу, можно подойти к стратегии, основанной на аналитике, для признания данных над традиционными методами, которые полагаются на тактику в отношении данных.
Разработка плана, обеспечивающего непрерывный впечатляющий опыт клиентов, состоит из четырех этапов;
Сбор данных
Первая и самая важная часть создания гиперперсонализированной аудитории – это определение аудитории, это зависит от того, как компания определяет, кто является основными клиентами, и четко понимает каждого клиента.
Определение правильной аудитории означает наличие доступа к соответствующим данным, это становится выгодным для предприятий, которые помогают широкому кругу аудитории, поскольку это снижает потребности каждой группы.
Сегментация клиентов
Второй шаг – к процессу сегментации клиентов, то есть к тому, как компания использует данные и опыт для масштабирования процесса персонализации.
Широкая аудитория делится на более мелкие подгруппы на основе демографических данных, расходов, местоположения, удовлетворенности и прошлых взаимодействий. Теперь бренд может выражать релевантную коммуникацию, подготовленную для каждой группы, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и приверженность бренду.
Целенаправленное исследование и оценка
После того, как клиенты сегментированы и соответствующие им требования признаны, можно установить исследование цели, т. е. Коммуникационные аспекты структуры.
Обязательными факторами взаимодействия с аудиторией являются время и среда. Получение контроля над обоими эффективно увеличит тенденцию к конверсии клиентов.
Анализ
После того, как компания проводит значительную кампанию, последней фазой является выполнение расчетов и проверки для измерения успеха кампании. Выясните, на какой массив кампаний клиенты реагируют хорошо, и его связь с доходом бизнеса. Анализ этих изысканных деталей и их моделирование в следующих кампаниях дает устойчивые результаты.
Бренды используют гиперперсонализацию ... Как?
Ведущие бренды, такие как Amazon, Spotify и Starbucks, достигли этапа предиктивной персонализации, когда искусственный интеллект и машинное обучение расшифровывают целый ряд факторов, чтобы получить преимущество их механизма рекомендаций. По большому счету, большинство компаний, которые играют с персонализацией, обычно не выходят за рамки сегментации. ( взято из )
Amazon
Конверсии Amazon управляются их механизмом рекомендаций, поскольку они создают индивидуальный, гипер-персонализированный опыт для каждого пользователя.
Как правило, персонализированные электронные письма включают имя человека, но Amazone имеет доступ к огромным объемам данных, которые охватывают полное имя, поисковый запрос, среднее время, потраченное на поиск, предыдущую историю покупок, среднюю сумму расходов, привязанность к брендам, просмотр категорий и т. д.
В нем реализован алгоритм механизма рекомендаций, известный как «совместная фильтрация элементов данных», который предлагает элементы на основе таких точек данных, как данные о прошлых покупках, элементы в корзине, понравившиеся, оцененные и просмотренные элементы и аналогичные понравившиеся элементы. и куплены другими пользователями.
Amazon использует всю доступную информацию для создания профилей пользователей и создания уникальной контекстной электронной почты, продвигающей рекомендуемые продукты для пользователей.
д
Starbucks
-
Starbucks усиливает свои персонализированные игры с помощью искусственного интеллекта , использует данные в реальном времени для доставки четких гиперперсонализированных текстов, таких как предложения еды / напитков для пользователей. Каждое предложение является эксклюзивным для каждого пользователя в зависимости от предпочтений и прошлых действий в приложении.
-
Он также увлекает программы поддержки персонализированными играми для электронной почты и мобильных устройств, инструктирует пользователей мобильных приложений о соседних магазинах, которые принимают мобильные заказы и варианты оплаты.
Spotify
-
Spotify использует гиперперсонализацию в качестве своей маркетинговой операции. Он требует индивидуального выбора музыки, перекрестного опроса с выбором других, которые раньше слушали те же песни, и после этого разрабатывает чрезвычайно персонализированный список воспроизведения для пользователя.
-
Spotify также представляет функцию Live Concert, которая рассылает электронные письма о живых мероприятиях своим любимым артистам с предпочтением покупки билетов. Это также индивидуально в зависимости от личного выбора музыки.
Заключение
Гиперперсонализация значительно продвинула традиционную персонализацию. По мере того, как ожидания клиентов растут с ростом цифровой компетенции и средств, персонализация расширяется, чтобы создать правильный опыт для каждого клиента.
К предстоящим годам все бренды будут внедрять технологии, подходы и планирование, которые позволят им создавать индивидуальные планы взаимодействия и достичь устойчивого беспощадного доминирования среди брендов, которые не принимают. Никогда не пропустите ни одного аналитического обновления от Analytics Steps, подписывайтесь на нас в Facebook, Twitter и LinkedIn.
Почитать еще
10 инструментов аналитики данных
Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика бизнеса Оглавление Введение в аналитику данных Прогресс в любой
Экосистема JavaScript: 38 инструментов для фронтальной и серверной разработки
В течение шести лет JavaScript оставался самым популярным языком интерфейсного программирования. Достаточно взглянуть на результаты
Инструменты интеграции данных
Инструменты интеграции данных предназначены для широкого спектра сценариев использования, которые зависят от основных возможностей доставки
TIBCO Spotfire 11.0
Spotfire 11.0 представляет Spotfire Mods — легкий облачный фреймворк для создания новых интерактивных типов визуализаций, позволяющий создавать
50 новых инструментов для анализа и визуализации данных
Подобно тому как ранее мы стали свидетелями перехода на платформы сбора данных, работающие по принципу
Обновления TIBCO Spotfire 7.5-10.2
Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Версия 10.2 Поддержка SAP HANA 2 Коннектор SAP HANA теперь
Обновления TIBCO Spotfire Версия 10.7
Версия 10.7 Теперь Spotfire Analyst поддерживает использование языка Python прямо «из коробки». Это означает, что
Обновления TIBCO Spotfire Версия 10.9
Версия 10.9 Основные новые функции и изменения в версии Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика
Обновление Tibcо Spotfire 10.10
Spotfire 10.10 LTS является релизом с долгосрочной поддержкой (Spotfire Long-Term Support release), а также представляет